linux json处理工具 如何在windows上编译linux可用的动态链接库？

如何在windows上编译linux可用的动态链接库？

首先谢邀。

windows上的动态链接库一般是指dll文件，linux上的动态链接库一般是指so文件。

so文件是一个共享库，用来动态链接的shared object，下面示范怎么在windows平台上编译so文件，实质是模拟linux使用GCC环境来编译so文件，工具采用vs2008。

1 打开vs2008，新建一个win32的控制台项目，然后新建mathunit,c和mathunit.h两个文件，文件的内容如下所示：

mathunits.c

#include mathunits.h #include time.h #include stdio.h #include stdlib.h int add(int a,int b) { return a b } int sub(int a,int b) { return a - b } void WriteSysLog(char *str) { char buf[512] long MAXLEN 10*1024*1024//10MB time_t timep FILE *fp NULL struct tm *p time(amptimep) p localtim:%d:%d :

自学大数据，能找到工作吗？简历该如何写？

谢谢邀请！

自学大数据是没有问题的，能不能找到工作则取决于掌握的技能是否能够满足企业的岗位要求，至于简历则要清晰明了的呈现自己的知识结构和项目经验。

对于自学大数据的工程师来说，在简历中应该重点呈现以下几方面的内容：

第一：针对于具体的岗位进行知识结构描述。大数据相关工作包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等，每个岗位需要具备的知识结构是不同的，应该有针对性的进行描述。简历切记做泛泛的描述，一定要有重点。

第二：注重实践环节的描述。对于大数据领域的工程师来说，实践能力是企业最为关注的能力之一，所以要把学习过程中所涉及到的实践环节做清晰的交代。以大数据分析为例，通过什么做数据分析是企业最为关注的内容，包括具体的方法，比如能否通过机器学习的完成数据分析就是一个考察的重点内容。

第三，注意基础知识的描述。对于自学者来说，大数据的很多行业实践可能并不了解，包括数据的收集、整理、存储、安全等方法。如果在这些环节做过多的描述，就会偏离正常的轨道。尽量避免陷入这些环节，突出自己的基础知识结构。基础知识对于一个大数据工程师来说非常重要，一定要强调。

第四，注意学习能力的描述。对于大数据工程师来说，学习能力很重要。对于自学者来说，能够掌握一定的大数据知识本身就证明了他们的自学能力。尤其是初级大数据岗位，面试官可能更看重者的学习能力，所以需要重点考察学习大数据的过程、计划和经验，这些往往能决定面试的结果。

人工智能和大数据是我的主要研究方向。目前也在考相关方向的研究生。我会陆续在头条写一些关于人工智能的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。

如果你有任何上网问题，也可以咨询我，谢谢！

大数据 文件 内容 描述 简历

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。